Концепция цифровой трансформации системы эпидемиологического надзора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе теории академика Б.Л. Черкасского о многоуровневой организации эпидемического процесса сформулирована концепция цифровой трансформации системы эпидемиологического надзора, согласно которой единая информационная аналитическая система (ЕИАС) Роспотребнадзора должна включать в виде отдельных модулей цифровые базы данных о характеристиках эпидемического процесса на разных уровнях его организации, структурированные в зависимости от характера информации, например, результатов эпидемиологического, социально-гигиенического, клинического, серологического, молекулярно-генетического и других видов мониторинга. Поскольку объем совокупной базы данных многоуровневого мониторинга эпидпроцесса будет чрезвычайно большим, сбор, обработка и анализ эпидемиологической информации в полной мере соответствует понятию «Big Data» и требует применения соответствующих технологий, в т.ч. облачных сервисов и цифровых платформ, а также ГИС-технологий. Специальные компьютерные программные решения необходимы для проведения ретроспективного и оперативного эпиданализа в рамках аналитической подсистемы эпидемиологического надзора. Функционирование диагностической подсистемы эпидемиологического надзора с учетом сложности многоуровневой организации эпидемического процесса невозможно без использования искусственного интеллекта. Конечным продуктом цифрового эпидемиологического надзора должен быть эпидемиологический диагноз с обоснованием и выбором наиболее эффективного пути улучшения эпидемиологической ситуации, а также эпидемиологический прогноз, при разработке которого должны использоваться методы математического моделирования.

Об авторах

Василий Геннадьевич Акимкин

Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: vgakimkin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8139-0247

академик РАН, д.м.н., профессор, директор

Россия, Москва

Ирина Викторовна Михеева

Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии

Email: Irina_Mikheeva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8736-4007

д.м.н., профессор, заведующая лабораторией иммунопрофилактики

Россия, Москва

Список литературы

  1. Лобзин Ю.В., Рычкова С.В., Усков А.Н., Скрипченко Н.В., Федоров В.В. Современные тенденции инфекционной заболеваемости у детей в Российской Федерации. Кубанский научный медицинский вестник 2020; 27(4): 119–133. https://doi. org/10.25207/1608-6228-2020-27-4-119-133. Lobzin Yu.V., Rychkova S.V., Uskov A.N., Skripchenko N.V., Fedorov V.V. [Current trends in paediatric infections in the Russian Federation]. Kuban Scientific Medical Bulletin 2020; 27(4): 119–133. (In Russ.). https://doi.org/10.25207/1608-6228-2020-27-4-119-133
  2. Слись С.С., Ковалев Е.В., Янович Е.Г., Кононенко А.А., Носков А.К. Основные риски формирования чрезвычайной эпидемической ситуации, ассоциированной с новыми респираторными вирусами. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика 2022; 21(2): 74-82. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2022-21-2-74-82. Slis’ S.S., Kovalev E.V., Yanovich E.G., Kononenko A.A., Noskov A.K. [The Main Risks of an Еpidemic Emergency Associated with New Respiratory Viruses]. Epidemiology and Vaccinal Prevention 2022; 21(2): 74-82. (In Russ.). https://doi.org/10.31631/2073-3046-2022-21-2-74-82
  3. Salathé M. Digital epidemiology: what is it, and where is it going?. Life Sci. Soc. Policy 2018; 14: 1. doi: 10.1186/s40504-017-0065-7
  4. Pareek C.S., Smoczynski R., Tretyn A. Sequencing technologies and genome sequencing. J. Appl. Genetics 2011; 52, 413–435. doi. 10.1007/s13353-011-0057-x
  5. Терехова А.А., Нелюбина Е.Г., Бобкова Е.Ю., Власова В.Н., Иванов Д.В. Омиксные технологии: правда или быль? Парадигма 2019, (2): 179–182. ISSN 2367-8658. Terekhova A.A., Nelyubina E.G., Bobkova E.Yu., Vlasova V.N., Ivanov D.V. Omics technologies: truth or fiction? Paradigmа 2019; (2): 179–182. (In Russ.). ISSN 2367-8658
  6. Жебрун А.Б. Молекулярная, геномная, метагеномная эпидемиология: перспективы. Инфекция и иммунитет 2014; 3(2): 105–106. Zhebrun A.B. [Molecular, genomic, metagenomic epidemiology: prospects]. Russian Journal of Infection and Immunity. 2014; 3(2): 105–106. (In Russ.)
  7. Galea S., Keyes K.M. Epidemiology at the Heart of Population Health Science. Am. J. Epidemiol. 2019; 188(5): 883–885. doi: 10.1093/aje/kwy222
  8. Черкасский Б.Л. Системный подход в эпидемиологии. М.: Медицина, 1988. 288 с. Cherkassky B.L. [Systems approach in epidemiology]. Moscow: Medicine, 1988. 288 p. (In Russ.)
  9. Добролюбова Е.И., Южаков В.Н. Комплексная оценка результативности и эффективности санитарно-эпидемиологического надзора. Социум и власть 2020; (6): 40–54. doi: 10.22394/1996-0522-2020-6-40-54. Dobrolyubova E.I., Yuzhakov V.N. [Comprehensive assessment of the effectiveness and efficiency of sanitary and epidemiological surveillance]. Society and Power 2020; (6): 40–54. (In Russ.). doi: 10.22394/1996-0522-2020-6-40-54
  10. Denisov N.S., Kamenskikh E.M., Fedorova O.S. Trends in Population-Based Studies: Molecular and Digital Epidemiology (Review). Sovremennye tehnologii v medicine 2022; 14(4): 60, https://doi.org/10.17691/stm2022.14.4.07
  11. Горяев Д.В., Тихонова И.В. Цифровые технологии в задачах управления санитарно-эпидемиологической ситуацией на уровне субъекта федерации. Здравоохранение Российской Федерации 2022; 66(5): 375–379. https://doi.org/10.47470/0044-197X-2022-66-5-375-379. Goryaev D.V., Tikhonova I.V. [Digital technologies in the tasks of managing the sanitary and epidemiological situation at the level of the constituent entity of the federation]. Health care of the Russian Federation 2022; 66(5): 375–379. (In Russ.). https://doi.org/10.47470/0044-197X-2022-66-5-375-379
  12. Ku W.Y., Nfor O.N., Liu W.H., Tantoh D.M., Hsu S.Y., Wang L. et al. Online community collaborative map: a geospatial and data visualization tool for cancer data. Medicine (Baltimore) 2019; 98(20): e15521. https://doi. org/10.1097/md.0000000000015521
  13. Commons R.J., Thriemer K., Humphreys G., Suay I., Sibley C.H., Guerin P.J. et al. The Vivax Surveyor: online mapping database for Plasmodium vivax clinical trials. Int. J. Parasitol. Drugs Drug. Resist. 2017; 7(2): 181–190, https://doi. org/10.1016/j.ijpddr.2017.03.003
  14. Dong E., Du H., Gardner L. An interactive web-based dashboard to track COVID-19 in real time. Lancet Infect. Dis. 2020; 20(5): 533–534, https://doi.org/10.1016/s1473 3099(20)30120-1
  15. Поликарпов А.В., Голубев Н.А., Огрызко Е.В., Руголь Л.В. История развития геоинформационных систем в мире и их использование в здравоохранении. Врач и информационные технологии 2023; (4): 4–13. doi: 10.25881/18110193_2023_4_4. Polikarpov A.V., Golubev N.A., Ogryzko E.V., Rugol L.V. [History of the development of geographic information systems in the world and their use in healthcare]. Doctor and Information Тechnology 2023; (4): 4–13. (In Russ.). 4–13. doi: 10.25881/18110193_2023_4_4
  16. Абдрахманова Г.И., Васильковский С.А., Вишневский К.О., Гершман М.А., Гохберг Л.М., Гребенюк А.Ю. и др. Цифровая трансформация: ожидания и реальность: докл. к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. 221 с. Abdrakhmanova G.I., Vasilkovsky S.A., Vishnevsky K.O., Gershman M.A., Gokhberg L.M., Grebenyuk A.Yu. et al. [Digital Transformation: Expectations and Reality: report to the XXIII Yasin (April) international scientific conf. on problems of economic and social development]. Moscow, 2022. Moscow: Publishing House of the Higher School of Economics, 2022. 221 p. (In Russ.).
  17. Акимкин В.Г., Семененко Т.А., Хафизов К.Ф., Углева С.В., Дубоделов Д.В., Колосовская Е.Н. Стратегия геномного эпидемиологического надзора. Проблемы и перспективы. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии 2024; 101(2):online-first. https://doi.org/10.36233/0372-9311-507. Akimkin V.G., Semenenko T.A., Khafizov K.F., Ugleva S.V., Dubodelov D.V., Kolosovskaya E.N. Strategy of genomic epidemiological surveillance. Problems and prospects. Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology 2024; 101(2):online-first. (In Russ.). doi: 10.36233/0372-9311-507
  18. Косова А.А., Чалапа В.И., Ковтун О.П. Методы моделирования и прогнозирования динамики эпидемического процесса инфекционных болезней. Уральский медицинский журнал 2023; 22(4): 102−112. doi: 10.52420/2071-5943-2023- 22-4-102-112. Kosova A.A., Chalapa V.I., Kovtun O.P. [Methods of modeling and forecasting the dynamics of the epidemic process of infectious diseases]. Ural Medical Journal 2023; 22 (4): 102−112. (In Russ.). doi: 10.52420/2071-5943-2023- 22-4-102-112
  19. Мазилов С.И., Долич В.Н., Поздняков М.В. Информационные технологии и математическое моделирование в эпидемиологии ожирения и других хронических неинфекционных заболеваний. В кн.: Фундаментальные и прикладные аспекты анализа риска здоровью населения. Материалы всероссийской науч.-практ. интернет-конф. молодых ученых и специалистов Роспотребнадзора с международным участием (Пермь, 11−13 октября 2023 г.). Пермь, 2024. 372 с. Mazilov S.I., Dolich V.N., Pozdnyakov M.V. [Information technologies and mathematical modeling in the epidemiology of obesity and other chronic noncommunicable diseases. In: Fundamental and Applied Aspects of Population Health Risk Analysis. Materials of the All-Russian Scientific and Practical Internet Conference of Young Scientists and Specialists of Russian Federal Service for Supervision of Consumer Rights Protection and Human Well-Being, with International Participation]. Perm, 2024: 372. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок. Блок-схема цифровой системы эпидемиологического надзора

Скачать (415KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».